release(v12): official merged 16-bit safetensors release of SpaceCode-E2B V12

MERGED_V12_MANIFEST.json

@@ -0,0 +1,49 @@
+{
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+    }
+  }
+}

Modelfile

@@ -1,13 +1,14 @@
-FROM ./Q4_K_M.gguf
-MMPROJ ./mmproj-F16.gguf
+# Modelfile oficial para SpaceCode-E2B V12 (Ollama)
+FROM ./SpaceCode-E2B-V12-Q4_K_M.gguf
 
-SYSTEM """Você é o SpaceCode-E2B, um assistente tutor especialista em Engenharia de Software e Desenvolvimento Mobile Android com React Native.
-Responda sempre com clareza, precisão técnica e código moderno seguindo as boas práticas da disciplina."""
+PARAMETER temperature 0.0
+PARAMETER stop "<end_of_turn>"
+PARAMETER stop "<eos>"
+PARAMETER stop "<start_of_turn>"
 
-PARAMETER temperature 0.3
-PARAMETER top_p 0.95
-PARAMETER repeat_penalty 1.15
-PARAMETER stop "<|turn>"
-PARAMETER stop "<turn|>"
-PARAMETER stop "<|turn>user"
-PARAMETER stop "<bos>"
+TEMPLATE """<start_of_turn>user
+{{ .Prompt }}<end_of_turn>
+<start_of_turn>model
+"""
+
+SYSTEM """Você é o SpaceCode-E2B, assistente especializado em Engenharia de Software, Desenvolvimento Web/Mobile e Tutoria Técnica."""

README.md

@@ -1,135 +1,201 @@
 ---
-license: apache-2.0
+license: other
+license_name: gemma-terms-of-use
+license_link: https://ai.google.dev/gemma/terms
 base_model:
   - google/gemma-4-E2B-it
 tags:
   - code
   - vision
   - multimodal
-  - gguf
-  - llama.cpp
-  - ollama
-  - unsloth
+  - gemma4
   - software-engineering
   - react-native
   - android
-  - expo
   - typescript
   - python
+  - unsloth
 language:
   - pt
   - en
 pipeline_tag: image-text-to-text
 ---
 
-# 🚀 SpaceCode-E2B (v2 — Release Oficial Homologado)
+# 🚀 SpaceCode-E2B (Versão Oficial V12 — Merged 16-bit)
 
-**SpaceCode-E2B** é um modelo compacto de Engenharia de Software e Tutoria Educacional baseado no **Google Gemma 4 E2B (`google/gemma-4-E2B-it`)**, ajustado via QLoRA SFT com [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth) pela **SpaceGhost**.
+**SpaceCode-E2B** é um modelo compacto e multimodal de alta precisão especializado em **Engenharia de Software, Desenvolvimento Mobile/Web (React Native, TypeScript, Python 3.12, Android) e Tutoria Acadêmica**, construído sobre a arquitetura **Google Gemma 4 E2B (`google/gemma-4-E2B-it`)** pela **SpaceGhost**.
 
-> **Status de Homologação**: ✅ **Aprovado para Produção Educacional (v2 Merged 16-bit)**  
-> **Benchmark Oficial (50 Questões Ementa Android/React Native)**: **44/50 (88.0%)** | **Score Composto**: **95.20%**
+> **Versão Oficial Atual:** `V12` (Release Tag: `v12`)  
+> **Formato de Distribuição:** Modelo completo fundido (*Merged 16-bit bfloat16 Safetensors*)  
+> **Modelo-Base:** `google/gemma-4-E2B-it` (Gemma4ForConditionalGeneration)  
+> **Adapter Homologado:** SpaceCode-E2B V12 Checkpoint 345 (`9e250264e93278b65c14d98e27c9631fe293734a04ed7e27140f417fb1396361`)  
+> **Status de Homologação:** ✅ **APROVADO E HOMOLOGADO PELO SOFTWARE ARCHITECT**
 
 ---
 
-## 📊 Métricas Oficiais do Benchmark (50 Questões)
+## 📌 1. Visão Geral e Arquitetura
 
-Avaliação controlada sobre o currículo oficial de Desenvolvimento Mobile Android e React Native:
+O SpaceCode-E2B V12 unifica as capacidades multimodais de visão e raciocínio técnico do Gemma 4 E2B com especialização rigorosa em código fortemente tipado, padrões arquiteturais modernos, tutoria socrática e mitigação sistemática de alucinações técnicas.
 
-| Tema da Ementa | Tópicos Cobertos | Acurácia v2 Oficial | Status |
-| :--- | :--- | :---: | :---: |
-| **Tema 2** | Sintaxe JSX, Expo CLI vs Bare CLI, NPM/Yarn, Hooks básicos | **6/8 (75.0%)** | Aprovado |
-| **Tema 3** | UI Nativa, FlatList, Flexbox, React Navigation, styled-components | **6/8 (75.0%)** | Aprovado |
-| **Tema 4** | Persistência Local (AsyncStorage, SQLite, Realm, MongoDB) | **8/8 (100.0%)** | **Perfeito** |
-| **Tema 5** | Conexão Remota (Fetch, Axios, OAuth2, Offline-First) | **7/8 (87.5%)** | Aprovado |
-| **Tema 6** | Arquitetura MVC/DAO, Flux vs Redux, AES/CryptoJS, Jest, Google Play | **7/8 (87.5%)** | Aprovado |
-| **Tema 7** | Desafios Integrados e Casos de Arquitetura | **10/10 (100.0%)** | **Perfeito** |
-| **TOTAL GERAL** | **50 Questões Fechadas de Múltipla Escolha** | **44/50 (88.0%)** | **Homologado** |
+- **Arquitetura Base:** `Gemma4ForConditionalGeneration` (2.3B parâmetros de linguagem + Vision Tower SigLIP).
+- **Precisão Numérica dos Pesos:** Bfloat16 (16-bit) completo, sem quantização destrutiva na exportação merged.
+- **Tamanho Total em Disco:** 9,54 GiB (10.242.069.243 bytes distribuídos em 3 shards Safetensors).
+- **Janela de Contexto Suportada:** 1.536 tokens nominais certificados no treinamento (expansível até 16.384 tokens pelo mecanismo de atenção nativo do Gemma 4).
 
 ---
 
-## 📦 Estrutura e Governança de Artefatos
+## 🛠️ 2. Informações do Treinamento e Fine-Tuning
 
-| Caminho no Repositório | Formato | Status | Descrição |
-| :--- | :--- | :---: | :--- |
-| `model.safetensors` (raiz) | **Safetensors (16-bit Merged)** | **Produção Oficial** | Modelo completo fundido (`v2 Merged`) para `transformers`, `vLLM` ou TGI (Texto + Visão + Áudio) |
-| `Q4_K_M.gguf` (raiz) | **GGUF (`Q4_K_M`)** | **Produção Oficial** | Pesos de linguagem quantizados em 4-bit para **Ollama** e **`llama.cpp`** |
-| `mmproj-F16.gguf` (raiz) | **GGUF Vision Projector (F16)** | **Produção Oficial** | Projetor multimodal (SigLIP/ViT) para leitura de imagens no **Ollama** e **`llama.cpp`** |
-| `lora/` | **QLoRA Adapter v2** | **Produção Oficial** | Pesos do adaptador validado com ~180 passos (`SpaceGhost/SpaceCode-E2B/lora`) |
-| `lora_v4/` | **Micro-LoRA Corretivo** | **Ativo Experimental** | Adaptador corretivo com 82.0% de acurácia global e correção do Caso 3 (`styled-components`) |
-| `lora_v3/` | **LoRA Pedagógico** | **Linha de Pesquisa** | Adaptador com estrutura explicativa detalhada de distratores de prova |
-| `lora_master/` | **Checkpoint Unificado** | **Arquivado** | Baseline em estudo de expansão de dados heterogêneos |
+- **Corpus de Treinamento:** V12 Sequence Gate (1.379 amostras ativas selecionadas com mascaramento estrito de prompt de sistema e labels pedagógicos).
+- **Estratégia de Adaptação:** QLoRA SFT de alta fidelidade via Unsloth.
+  - Rank ($r$): 16
+  - Alpha ($\alpha$): 16
+  - Dropout: 0.05
+  - Target Modules: Camadas de projeção de atenção e MLP do modelo de linguagem (`q_proj`, `k_proj`, `v_proj`, `o_proj`, `gate_proj`, `up_proj`, `down_proj`).
+- **Duração do Treinamento:** Exatamente 1 época experimental (345 passos do otimizador AdamW, com gradiente acumulado em 4 micro-lotes e último passo normalizado estritamente por 3.0 amostras).
+- **Curva de Taxa de Aprendizado:** Cosine schedule com 10 passos de warmup ($2 \times 10^{-4} \to 2 \times 10^{-5}$).
+- **Progressão de Perda (Loss):** Redução de 1,0356 (Passo 1) para 0,3568 (Passo 345), correspondendo a -65,55% de otimização.
 
 ---
 
-## 🚀 Como Executar
+## 📊 3. Resultados da Avaliação Multimodal MMMU (TASK-0016)
 
-### 1. Via Ollama (Multimodal com Imagens + Texto)
-O repositório já inclui o `Modelfile` pré-configurado com ligação nativa ao `mmproj-F16.gguf`:
-```bash
-# Baixar arquivos e registrar o modelo no Ollama:
-ollama create spacecode -f Modelfile
+Avaliação pareada e determinística (`temperature = 0.0`, `do_sample = False`) realizada sobre **100 questões oficiais do split de validação do benchmark MMMU (standard)**, distribuídas equitativamente entre 10 disciplinas acadêmicas (10 questões por disciplina):
 
-# Executar com prompt de texto ou análise de imagem:
-ollama run spacecode "Analise esta tela de UI: /caminho/para/imagem.png"
-```
+| Disciplina Acadêmica | Grande Domínio | Gemma 4 E2B Original | SpaceCode-E2B V12 | Delta (p.p.) | Classificação |
+| :--- | :--- | :---: | :---: | :---: | :--- |
+| **Computer Science** | Tech & Engineering | 2/10 (20.0%) | **3/10 (30.0%)** | **+10.0%** | **SUPERIOR** |
+| **Electronics** | Tech & Engineering | 0/10 (0.0%) | **3/10 (30.0%)** | **+30.0%** | **SUPERIOR** |
+| **Mechanical Engineering** | Tech & Engineering | 0/10 (0.0%) | **1/10 (10.0%)** | **+10.0%** | **SUPERIOR** |
+| **Math** | Science | 1/10 (10.0%) | **3/10 (30.0%)** | **+20.0%** | **SUPERIOR** |
+| **Biology** | Science | 2/10 (20.0%) | **4/10 (40.0%)** | **+20.0%** | **SUPERIOR** |
+| **Chemistry** | Science | 1/10 (10.0%) | **2/10 (20.0%)** | **+10.0%** | **SUPERIOR** |
+| **Basic Medical Science** | Health & Medicine | 2/10 (20.0%) | **5/10 (50.0%)** | **+30.0%** | **SUPERIOR** |
+| **Economics** | Business | 2/10 (20.0%) | **5/10 (50.0%)** | **+30.0%** | **SUPERIOR** |
+| **Psychology** | Humanities & Social | 3/10 (30.0%) | 2/10 (20.0%) | -10.0% | Inferior |
+| **Art Theory** | Art & Design | 7/10 (70.0%) | 5/10 (50.0%) | -20.0% | Inferior |
+| **TOTAL GERAL (100 itens)** | **6 Áreas do Conhecimento** | **20/100 (20.0%)** | **33/100 (33.0%)** | **+13.0 p.p.** | **V12 SUPERIOR** |
+
+> **Nota Metodológica Obrigatória:** A bateria acima constitui uma amostra experimental controlada de 100 questões do split de validação do MMMU padrão e **não equivale nem substitui a pontuação do benchmark completo ou do MMMU-Pro** (cujo valor oficial publicado pelo Google para o Gemma 4 E2B completo é de 44,2%).
+
+### Análise Estatística e Qualitativa:
+- **Teste de Contingência McNemar:** $\chi^2 = 5,7600$ ($p = 0,0164$, ganho estatisticamente significativo com $p < 0,05$).
+- **Redução Drástica de Evasão:** O modelo original gerou **52 respostas não interpretáveis (UNPARSED)** por esgotamento de tokens em dissertações reflexivas, enquanto o SpaceCode V12 reduziu esse número para apenas **14 UNPARSED** (-73,08% de respostas inválidas), respondendo de forma concisa e estruturada.
+
+---
+
+## 🧪 4. Resultados da Avaliação Funcional Independente (TASK-0015)
+
+O SpaceCode-E2B V12 demonstrou conformidade integral nos testes formais pós-treinamento:
+1. **Engenharia de Software (Python 3.12 / Concorrência):** Geração idiomática com `asyncio.TaskGroup`, type hints completos e tratamento gracioso de cancelamento sob exceções.
+2. **Conhecimento Conceitual (Teorema CAP):** Síntese precisa dos trade-offs de consistência, disponibilidade e particionamento em bancos de dados distribuídos.
+3. **Tutoria Acadêmica (Escopo Léxico e Closure em JS):** Explicação didática clara estruturada em torno de um contador funcional sem jargões desnecessários.
+4. **Extração e Formatação Estrita:** Extração precisa de logs em formato JSON puro (`status_code`, `endpoint`, `horario`) sem ruído antes ou depois.
+5. **Anti-Alucinação Crítica (Sonda T04):** Recusa categórica e determinística a APIs inexistentes (rejeitando o hook fictício `useLifecycle()` no React Native e instruindo o usuário sobre métodos reais do ciclo de vida e `useEffect`).
+
+---
+
+## ⚠️ 5. Limitações Conhecidas
+
+- **Execução em GPU de 8 GB de VRAM:** A viabilidade e a estabilidade de inferência em GPUs de consumo de 8 GB de VRAM **ainda não foi formalmente validada pela Arquitetura**. Embora a estimativa matemática aponte viabilidade sob quantização 4-bit, a homologação oficial para essa classe de hardware ocorrerá em etapa posterior.
+- **Domínio Multimodal:** O modelo especializou predominantemente a geração de código, tutoria e interfaces móveis/web. Domínios visuais altamente abstratos (como Teoria da Arte pura) preservam as respostas herdadas da base ou podem apresentar variações estilísticas.
 
-### 2. Via `llama.cpp` (Texto + Visão)
+---
+
+## 💻 6. Como Usar (Inferência com Hugging Face Transformers)
+
+### Instalação das Dependências:
 ```bash
-# Inferência multimodal com suporte a imagem:
-llama-cli -m Q4_K_M.gguf --mmproj mmproj-F16.gguf --image /caminho/para/imagem.png -p "<|turn>user\nExplique o problema nesta UI e mostre o código React Native correto.<turn|>\n<|turn>model\n"
+pip install -q transformers accelerate safetensors torch pillow torchvision
 ```
 
-### 3. Via Transformers (Multimodal Python Oficial)
+### Exemplo em Python (Texto e Visão Multimodal):
 ```python
-from transformers import AutoProcessor, AutoModelForMultimodalLM
+import torch
+from transformers import AutoProcessor, Gemma4ForConditionalGeneration
+from PIL import Image
 
 MODEL_ID = "SpaceGhost/SpaceCode-E2B"
 
-# Carregar processador e modelo multimodal completo
+# Carregar processador e modelo completo merged em bfloat16
 processor = AutoProcessor.from_pretrained(MODEL_ID)
-model = AutoModelForMultimodalLM.from_pretrained(
+model = Gemma4ForConditionalGeneration.from_pretrained(
     MODEL_ID,
-    torch_dtype="auto",
+    torch_dtype=torch.bfloat16,
     device_map="auto"
 )
 
-# Processar texto e imagem:
-messages = [
+# 1. Prompt de Código / Engenharia de Software:
+prompt_code = [
     {
         "role": "user",
-        "content": [
-            {"type": "image", "url": "https://example.com/screenshot.png"},
-            {"type": "text", "text": "Analise a tela e crie o componente React Native correspondente."}
-        ]
+        "content": "Como implementar um hook customizado em React Native com TypeScript para gerenciar conexões WebSocket com reconexão automática e limpeza de memória?"
     }
 ]
 
-inputs = processor.apply_chat_template(
-    messages,
-    tokenize=True,
-    return_dict=True,
-    return_tensors="pt",
-    add_generation_prompt=True,
-).to(model.device)
+inputs = processor(
+    text=processor.apply_chat_template(prompt_code, tokenize=False, add_generation_prompt=True),
+    return_tensors="pt"
+).to("cuda")
+
+with torch.no_grad():
+    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=400, do_sample=False)
 
-outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512)
-response = processor.decode(outputs[0][inputs["input_ids"].shape[-1]:], skip_special_tokens=True)
+response = processor.tokenizer.decode(outputs[0][inputs.input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True)
 print(response)
+
+# 2. Prompt Multimodal (com Imagem de Interface UI):
+# img = Image.open("tela_aplicativo.png").convert("RGB")
+# msgs = [
+#     {
+#         "role": "user",
+#         "content": [
+#             {"type": "image"},
+#             {"type": "text", "text": "Analise esta tela móvel e forneça os componentes React Native correspondentes."}
+#         ]
+#     }
+# ]
+# inp_multi = processor(text=processor.apply_chat_template(msgs, tokenize=False, add_generation_prompt=True), images=[img], return_tensors="pt").to("cuda")
+# out_multi = model.generate(**inp_multi, max_new_tokens=300, do_sample=False)
+# print(processor.tokenizer.decode(out_multi[0][inp_multi.input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True))
+```
+
+### Execução Local com Ollama (GGUF):
+
+O modelo conta com versões quantizadas oficiais GGUF disponibilizadas no diretório `gguf/`:
+- `SpaceCode-E2B-V12-Q8_0.gguf` (4,61 GiB — Alta Precisão de Referência)
+- `SpaceCode-E2B-V12-Q4_K_M.gguf` (3,18 GiB — Execução Otimizada para Recursos Limitados)
+
+#### Como Criar e Rodar no Ollama:
+```bash
+# 1. Baixar o arquivo Modelfile e o binário GGUF Q4_K_M
+huggingface-cli download SpaceGhost/SpaceCode-E2B Modelfile --local-dir .
+huggingface-cli download SpaceGhost/SpaceCode-E2B gguf/SpaceCode-E2B-V12-Q4_K_M.gguf --local-dir .
+
+# 2. Criar o modelo localmente no Ollama
+ollama create spacecode-e2b -f Modelfile
+
+# 3. Executar o modelo no terminal
+ollama run spacecode-e2b
 ```
 
+> **Nota sobre Multimodalidade no Ollama:** O suporte a imagens em GGUF no ecossistema Ollama/llama.cpp para a arquitetura Gemma 4 depende da integração completa do projetor visual `mtmd/gemma4v`. Para inferência multimodal integral com visão ativa (texto + imagem), utilize a biblioteca oficial `transformers` com os pesos Safetensors bfloat16 conforme demonstrado acima.
+
 ---
 
-## 🎯 Capacidades Homologadas
+## 📜 7. Histórico de Versões e Governança
 
-1. **Desenvolvimento Mobile Android (React Native & Expo)**:
-   - Resolução de dúvidas conceituais e arquiteturais cobrindo Temas 2 ao 7.
-   - Diagnóstico estático de código, verificação de dependências de hooks (`useEffect`), importação correta de módulos nativos e contratos assíncronos.
-2. **Engenharia de Software e Reparo Causal Multimodal**:
-   - Diagnóstico de falhas de renderização de interface visual (C08).
-   - Geração de patches em *Unified Diff* e código corretivo com restauração visual comprovada.
+| Versão | Tag da Release | Formato | Status | Destaques |
+| :---: | :---: | :---: | :---: | :--- |
+| **V12** | `v12` | **Merged 16-bit Safetensors** | **Atual Oficial** | Merge integral da base Gemma 4 E2B com LoRA V12. +13 p.p. no MMMU, 1.536 tokens, anti-alucinação T04. |
+| **V11** | `v11` | Adapter LoRA (`specialization-task-0011`) | Homologado Baseline | Baseline imutável preservada (SHA-256: `cb58fbb0...`). |
+| **V2** | `v2` | Merged 16-bit / GGUF | Histórico | Release inicial baseada na ementa Android/React Native (88% acurácia). |
 
 ---
 
-## ⚠️ Atribuição
+## ⚖️ 8. Licença e Atribuições
+
+Este modelo baseia-se no **Google Gemma 4 E2B** e é disponibilizado em estrita conformidade com os termos da [Gemma Terms of Use](https://ai.google.dev/gemma/terms).
 
-- *SpaceCode-E2B is a fine-tuned derivative of Google Gemma 4 E2B (`google/gemma-4-E2B-it`).*
+*Gemma is a trademark of Google LLC.*  
+*Desenvolvido e mantido pela equipe de Engenharia de Machine Learning da **SpaceGhost**.*

chat_template.jinja

@@ -1,3 +1,9 @@
+{#
+  Template: Google Gemma 4 Canonical Chat Template
+  Author: Google Gemma Engineering Team
+  Published: 2026-07-09
+  Context: Fixed tool-calling loops, turn closures, and thinking content-ordering.
+#}
 {%- macro format_parameters(properties, required, filter_keys=false) -%}
     {%- set standard_keys = ['description', 'type', 'properties', 'required', 'nullable'] -%}
     {%- set ns = namespace(found_first=false) -%}
@@ -247,17 +253,12 @@
                             {{- key -}}:{{- format_argument(value, escape_keys=False) -}}
                         {%- endfor -%}
                     {%- elif function['arguments'] is none -%}
-                    {%- elif function['arguments'] is string -%}
-                        {#- Pre-serialized args (e.g. an OpenAI JSON string). We cannot JSON-parse
-                            portably in-template, so render non-fatally instead of erroring. Strip an
-                            outer {...} so it composes with the DSL braces rather than double-wrapping.
-                            Prefer passing arguments as a mapping for exact Gemma DSL. -#}
-                        {%- set argstr = function['arguments'] | trim -%}
-                        {%- if argstr[:1] == '{' and argstr[-1:] == '}' -%}
-                            {{- argstr[1:-1] -}}
-                        {%- else -%}
-                            {{- function['arguments'] -}}
-                        {%- endif -%}
+                    {%- else -%}
+                        {{- raise_exception(
+                            "chat_template: tool_calls[].function.arguments must be a "
+                            "JSON object (mapping), not a string. Deserialize arguments "
+                            "before passing to the template."
+                        ) -}}
                     {%- endif -%}
                     {{- '}<tool_call|>' -}}
                 {%- endfor -%}

config.json

@@ -3,38 +3,22 @@
     "Gemma4ForConditionalGeneration"
   ],
   "audio_config": {
-    "_name_or_path": "",
-    "architectures": null,
     "attention_chunk_size": 12,
     "attention_context_left": 13,
     "attention_context_right": 0,
     "attention_invalid_logits_value": -1000000000.0,
     "attention_logit_cap": 50.0,
-    "chunk_size_feed_forward": 0,
     "conv_kernel_size": 5,
-    "torch_dtype": "bfloat16",
+    "dtype": "bfloat16",
     "gradient_clipping": 10000000000.0,
     "hidden_act": "silu",
     "hidden_size": 1024,
-    "id2label": {
-      "0": "LABEL_0",
-      "1": "LABEL_1"
-    },
     "initializer_range": 0.02,
-    "is_encoder_decoder": false,
-    "label2id": {
-      "LABEL_0": 0,
-      "LABEL_1": 1
-    },
     "model_type": "gemma4_audio",
     "num_attention_heads": 8,
     "num_hidden_layers": 12,
-    "output_attentions": false,
-    "output_hidden_states": false,
     "output_proj_dims": 1536,
-    "problem_type": null,
     "residual_weight": 0.5,
-    "return_dict": true,
     "rms_norm_eps": 1e-06,
     "subsampling_conv_channels": [
       128,
@@ -45,13 +29,14 @@
   "audio_token_id": 258881,
   "boa_token_id": 256000,
   "boi_token_id": 255999,
-  "torch_dtype": "bfloat16",
+  "dtype": "bfloat16",
   "eoa_token_id": 258883,
   "eoa_token_index": 258883,
   "eoi_token_id": 258882,
   "eos_token_id": 106,
   "image_token_id": 258880,
   "initializer_range": 0.02,
+  "model_name": "unsloth/gemma-4-E2B-it",
   "model_type": "gemma4",
   "pad_token_id": 0,
   "text_config": {
@@ -59,7 +44,7 @@
     "attention_dropout": 0.0,
     "attention_k_eq_v": false,
     "bos_token_id": 2,
-    "torch_dtype": "bfloat16",
+    "dtype": "bfloat16",
     "enable_moe_block": false,
     "eos_token_id": 1,
     "expert_intermediate_size": null,
@@ -161,44 +146,29 @@
     "vocab_size_per_layer_input": 262144
   },
   "tie_word_embeddings": true,
-  "transformers_version": "5.17.0",
+  "transformers_version": "5.21.0",
   "unsloth_fixed": true,
+  "unsloth_version": "2026.10.11",
   "video_token_id": 258884,
   "vision_config": {
-    "_name_or_path": "",
-    "architectures": null,
     "attention_bias": false,
     "attention_dropout": 0.0,
-    "chunk_size_feed_forward": 0,
     "default_output_length": 280,
-    "torch_dtype": "bfloat16",
+    "dtype": "bfloat16",
     "global_head_dim": 64,
     "head_dim": 64,
     "hidden_activation": "gelu_pytorch_tanh",
     "hidden_size": 768,
-    "id2label": {
-      "0": "LABEL_0",
-      "1": "LABEL_1"
-    },
     "initializer_range": 0.02,
     "intermediate_size": 3072,
-    "is_encoder_decoder": false,
-    "label2id": {
-      "LABEL_0": 0,
-      "LABEL_1": 1
-    },
     "max_position_embeddings": 131072,
     "model_type": "gemma4_vision",
     "num_attention_heads": 12,
     "num_hidden_layers": 16,
     "num_key_value_heads": 12,
-    "output_attentions": false,
-    "output_hidden_states": false,
     "patch_size": 16,
     "pooling_kernel_size": 3,
     "position_embedding_size": 10240,
-    "problem_type": null,
-    "return_dict": true,
     "rms_norm_eps": 1e-06,
     "rope_parameters": {
       "rope_theta": 100.0,

generation_config.json

@@ -2,7 +2,6 @@
   "bos_token_id": 2,
   "do_sample": true,
   "eos_token_id": [
-    1,
     1,
     106,
     50
@@ -11,5 +10,5 @@
   "temperature": 1.0,
   "top_k": 64,
   "top_p": 0.95,
-  "transformers_version": "5.17.0"
+  "transformers_version": "5.21.0"
 }

Q4_K_M.gguf → model-00001-of-00003.safetensors

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:4830fd780f7e0acbdb2da5667de75bc14d5bc208a0e01ab5a84b91df41a93f44
-size 3427880384
+oid sha256:67a2f4a7761f373975f639a83a97b6044353f4c682f8605776582377adfe55ad
+size 1422278032

mmproj-F16.gguf → model-00002-of-00003.safetensors

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:140be8d7849741f88c50757d529b84373ee8e27052cc2236855b537f4a8215fa
-size 985654080
+oid sha256:882030dc73cb8418a55a7e0b58ab6c81677330c19bb94518ea0a770542798057
+size 4987173642

model.safetensors → model-00003-of-00003.safetensors

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:fc23d5f9c28db872956af6cc3ad2f9c78b2703cd630ccba311597dfc982deb59
-size 10246621918
+oid sha256:ec074aac9b6bca91363560f8e719c7476491b7db8660ec9a3535aea261d840d0
+size 3800219068

tokenizer.json

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:b1d8bced9d66859cd2c3f4dcd8ab427197d4d46af3d9598b72af9fcf80b8392e
-size 32169781
+oid sha256:cc8d3a0ce36466ccc1278bf987df5f71db1719b9ca6b4118264f45cb627bfe0f
+size 32169626

tokenizer_config.json

@@ -20,8 +20,7 @@
   "is_local": false,
   "local_files_only": false,
   "mask_token": "<mask>",
-  "max_length": 2048,
-  "model_max_length": 131072,
+  "model_max_length": 1000000000000000019884624838656,
   "model_specific_special_tokens": {
     "audio_token": "<|audio|>",
     "boa_token": "<|audio>",
@@ -42,10 +41,8 @@
     "str_token": "<|tool_response>",
     "think_token": "<|think|>"
   },
-  "pad_to_multiple_of": null,
   "pad_token": "<pad>",
-  "pad_token_type_id": 0,
-  "padding_side": "right",
+  "padding_side": "left",
   "processor_class": "Gemma4Processor",
   "response_schema": {
     "properties": {
@@ -88,210 +85,58 @@
     "type": "object",
     "x-regex": "(\\<\\|channel\\>thought\\n(?P<thinking>.*?)\\<channel\\|\\>)?(?P<tool_calls>\\<\\|tool_call\\>.*\\<tool_call\\|\\>)?(?P<content>(?:(?!\\<turn\\|\\>)(?!\\<\\|tool_response\\>).)+)?(?:\\<turn\\|\\>|\\<\\|tool_response\\>)?"
   },
+  "response_template": {
+    "defaults": {
+      "role": "assistant"
+    },
+    "fields": {
+      "content": {
+        "close": [
+          "<turn|>",
+          "<|tool_response>",
+          "<eos>"
+        ],
+        "content": "text"
+      },
+      "thinking": {
+        "close": "<channel|>",
+        "content": "text",
+        "open": "<|channel>thought\n"
+      },
+      "tool_calls": {
+        "close": "<tool_call|>",
+        "content": "json",
+        "content_args": {
+          "string_delims": [
+            [
+              "<|\"|>",
+              "<|\"|>"
+            ]
+          ],
+          "unquoted_keys": true
+        },
+        "open_pattern": "<\\|tool_call>call:(?P<name>\\w+)",
+        "repeats": true,
+        "transform": {
+          "function": {
+            "arguments": "{content}",
+            "name": "{name}"
+          },
+          "type": "function"
+        }
+      }
+    },
+    "start_anchor": [
+      "<|turn>model\n",
+      "<tool_response|>"
+    ]
+  },
   "soc_token": "<|channel>",
   "sot_token": "<|turn>",
   "stc_token": "<|tool_call>",
   "std_token": "<|tool>",
   "str_token": "<|tool_response>",
-  "stride": 0,
   "think_token": "<|think|>",
   "tokenizer_class": "GemmaTokenizer",
-  "truncation_side": "right",
-  "truncation_strategy": "longest_first",
-  "unk_token": "<unk>",
-  "added_tokens_decoder": {
-    "0": {
-      "content": "<pad>",
-      "single_word": false,
-      "lstrip": false,
-      "rstrip": false,
-      "normalized": false,
-      "special": true
-    },
-    "1": {
-      "content": "<eos>",
-      "single_word": false,
-      "lstrip": false,
-      "rstrip": false,
-      "normalized": false,
-      "special": true
-    },
-    "2": {
-      "content": "<bos>",
-      "single_word": false,
-      "lstrip": false,
-      "rstrip": false,
-      "normalized": false,
-      "special": true
-    },
-    "3": {
-      "content": "<unk>",
-      "single_word": false,
-      "lstrip": false,
-      "rstrip": false,
-      "normalized": false,
-      "special": true
-    },
-    "4": {
-      "content": "<mask>",
-      "single_word": false,
-      "lstrip": false,
-      "rstrip": false,
-      "normalized": false,
-      "special": true
-    },
-    "46": {
-      "content": "<|tool>",
-      "single_word": false,
-      "lstrip": false,
-      "rstrip": false,
-      "normalized": false,
-      "special": true
-    },
-    "47": {
-      "content": "<tool|>",
-      "single_word": false,
-      "lstrip": false,
-      "rstrip": false,
-      "normalized": false,
-      "special": true
-    },
-    "48": {
-      "content": "<|tool_call>",
-      "single_word": false,
-      "lstrip": false,
-      "rstrip": false,
-      "normalized": false,
-      "special": true
-    },
-    "49": {
-      "content": "<tool_call|>",
-      "single_word": false,
-      "lstrip": false,
-      "rstrip": false,
-      "normalized": false,
-      "special": true
-    },
-    "50": {
-      "content": "<|tool_response>",
-      "single_word": false,
-      "lstrip": false,
-      "rstrip": false,
-      "normalized": false,
-      "special": true
-    },
-    "51": {
-      "content": "<tool_response|>",
-      "single_word": false,
-      "lstrip": false,
-      "rstrip": false,
-      "normalized": false,
-      "special": true
-    },
-    "52": {
-      "content": "<|\"|>",
-      "single_word": false,
-      "lstrip": false,
-      "rstrip": false,
-      "normalized": false,
-      "special": true
-    },
-    "98": {
-      "content": "<|think|>",
-      "single_word": false,
-      "lstrip": false,
-      "rstrip": false,
-      "normalized": false,
-      "special": true
-    },
-    "100": {
-      "content": "<|channel>",
-      "single_word": false,
-      "lstrip": false,
-      "rstrip": false,
-      "normalized": false,
-      "special": true
-    },
-    "101": {
-      "content": "<channel|>",
-      "single_word": false,
-      "lstrip": false,
-      "rstrip": false,
-      "normalized": false,
-      "special": true
-    },
-    "105": {
-      "content": "<|turn>",
-      "single_word": false,
-      "lstrip": false,
-      "rstrip": false,
-      "normalized": false,
-      "special": true
-    },
-    "106": {
-      "content": "<turn|>",
-      "single_word": false,
-      "lstrip": false,
-      "rstrip": false,
-      "normalized": false,
-      "special": true
-    },
-    "255999": {
-      "content": "<|image>",
-      "single_word": false,
-      "lstrip": false,
-      "rstrip": false,
-      "normalized": false,
-      "special": true
-    },
-    "256000": {
-      "content": "<|audio>",
-      "single_word": false,
-      "lstrip": false,
-      "rstrip": false,
-      "normalized": false,
-      "special": true
-    },
-    "258880": {
-      "content": "<|image|>",
-      "single_word": false,
-      "lstrip": false,
-      "rstrip": false,
-      "normalized": false,
-      "special": true
-    },
-    "258881": {
-      "content": "<|audio|>",
-      "single_word": false,
-      "lstrip": false,
-      "rstrip": false,
-      "normalized": false,
-      "special": true
-    },
-    "258882": {
-      "content": "<image|>",
-      "single_word": false,
-      "lstrip": false,
-      "rstrip": false,
-      "normalized": false,
-      "special": true
-    },
-    "258883": {
-      "content": "<audio|>",
-      "single_word": false,
-      "lstrip": false,
-      "rstrip": false,
-      "normalized": false,
-      "special": true
-    },
-    "258884": {
-      "content": "<|video|>",
-      "single_word": false,
-      "lstrip": false,
-      "rstrip": false,
-      "normalized": false,
-      "special": true
-    }
-  },
-  "chat_template": "{%- macro format_parameters(properties, required, filter_keys=false) -%}\n    {%- set standard_keys = ['description', 'type', 'properties', 'required', 'nullable'] -%}\n    {%- set ns = namespace(found_first=false) -%}\n    {%- for key, value in properties | dictsort -%}\n        {%- set add_comma = false -%}\n        {%- if not filter_keys or key not in standard_keys -%}\n            {%- if ns.found_first %},{% endif -%}\n            {%- set ns.found_first = true -%}\n            {{ key }}:{\n            {%- if value['description'] -%}\n                description:<|\"|>{{ value['description'] }}<|\"|>\n                {%- set add_comma = true -%}\n            {%- endif -%}\n            {%- if value['type'] | upper == 'STRING' -%}\n                {%- if value['enum'] -%}\n                    {%- if add_comma %},{%- else -%} {%- set add_comma = true -%} {% endif -%}\n                    enum:{{ format_argument(value['enum']) }}\n                {%- endif -%}\n            {%- elif value['type'] | upper == 'ARRAY' -%}\n                {%- if value['items'] is mapping and value['items'] -%}\n                    {%- if add_comma %},{%- else -%} {%- set add_comma = true -%} {% endif -%}\n                    items:{\n                    {%- set ns_items = namespace(found_first=false) -%}\n                    {%- for item_key, item_value in value['items'] | dictsort -%}\n                        {%- if item_value is not none -%}\n                            {%- if ns_items.found_first %},{% endif -%}\n                            {%- set ns_items.found_first = true -%}\n                            {%- if item_key == 'properties' -%}\n                                properties:{\n                                {%- if item_value is mapping -%}\n                                    {{- format_parameters(item_value, value['items']['required'] | default([])) -}}\n                                {%- endif -%}\n                                }\n                            {%- elif item_key == 'required' -%}\n                                required:[\n                                {%- for req_item in item_value -%}\n                                    <|\"|>{{- req_item -}}<|\"|>\n                                    {%- if not loop.last %},{% endif -%}\n                                {%- endfor -%}\n                                ]\n                            {%- elif item_key == 'type' -%}\n                                {%- if item_value is string -%}\n                                    type:{{ format_argument(item_value | upper) }}\n                                {%- else -%}\n                                    type:{{ format_argument(item_value | map('upper') | list) }}\n                                {%- endif -%}\n                            {%- else -%}\n                                {{ item_key }}:{{ format_argument(item_value) }}\n                            {%- endif -%}\n                        {%- endif -%}\n                    {%- endfor -%}\n                    }\n                {%- endif -%}\n            {%- endif -%}\n            {%- if value['nullable'] %}\n                {%- if add_comma %},{%- else -%} {%- set add_comma = true -%} {% endif -%}\n                nullable:true\n            {%- endif -%}\n            {%- if value['type'] | upper == 'OBJECT' -%}\n                {%- if value['properties'] is defined and value['properties'] is mapping -%}\n                    {%- if add_comma %},{%- else -%} {%- set add_comma = true -%} {% endif -%}\n                    properties:{\n                    {{- format_parameters(value['properties'], value['required'] | default([])) -}}\n                    }\n                {%- elif value is mapping -%}\n                    {%- if add_comma %},{%- else -%} {%- set add_comma = true -%} {% endif -%}\n                    properties:{\n                    {{- format_parameters(value, value['required'] | default([]), filter_keys=true) -}}\n                    }\n                {%- endif -%}\n                {%- if value['required'] -%}\n                    {%- if add_comma %},{%- else -%} {%- set add_comma = true -%} {% endif -%}\n                    required:[\n                    {%- for item in value['required'] | default([]) -%}\n                        <|\"|>{{- item -}}<|\"|>\n                        {%- if not loop.last %},{% endif -%}\n                    {%- endfor -%}\n                    ]\n                {%- endif -%}\n            {%- endif -%}\n            {%- if add_comma %},{%- else -%} {%- set add_comma = true -%} {% endif -%}\n            type:<|\"|>{{ value['type'] | upper }}<|\"|>}\n        {%- endif -%}\n    {%- endfor -%}\n{%- endmacro -%}\n{%- macro format_function_declaration(tool_data) -%}\n    declaration:{{- tool_data['function']['name'] -}}{description:<|\"|>{{- tool_data['function']['description'] -}}<|\"|>\n    {%- set params = tool_data['function']['parameters'] -%}\n    {%- if params -%}\n        ,parameters:{\n        {%- if params['properties'] -%}\n            properties:{ {{- format_parameters(params['properties'], params['required']) -}} },\n        {%- endif -%}\n        {%- if params['required'] -%}\n            required:[\n            {%- for item in params['required'] -%}\n                <|\"|>{{- item -}}<|\"|>\n                {{- ',' if not loop.last -}}\n            {%- endfor -%}\n            ],\n        {%- endif -%}\n        {%- if params['type'] -%}\n            type:<|\"|>{{- params['type'] | upper -}}<|\"|>}\n        {%- endif -%}\n    {%- endif -%}\n    {%- if 'response' in tool_data['function'] -%}\n        {%- set response_declaration = tool_data['function']['response'] -%}\n        ,response:{\n        {%- if response_declaration['description'] -%}\n            description:<|\"|>{{- response_declaration['description'] -}}<|\"|>,\n        {%- endif -%}\n        {%- if response_declaration['type'] | upper == 'OBJECT' -%}\n            type:<|\"|>{{- response_declaration['type'] | upper -}}<|\"|>}\n        {%- endif -%}\n    {%- endif -%}\n    }\n{%- endmacro -%}\n{%- macro format_argument(argument, escape_keys=True) -%}\n    {%- if argument is none -%}\n        {{- 'null' -}}\n    {%- elif argument is string -%}\n        {{- '<|\"|>' + argument + '<|\"|>' -}}\n    {%- elif argument is boolean -%}\n        {{- 'true' if argument else 'false' -}}\n    {%- elif argument is mapping -%}\n        {{- '{' -}}\n        {%- set ns = namespace(found_first=false) -%}\n        {%- for key, value in argument | dictsort -%}\n            {%- if ns.found_first %},{% endif -%}\n            {%- set ns.found_first = true -%}\n            {%- if escape_keys -%}\n                {{- '<|\"|>' + key + '<|\"|>' -}}\n            {%- else -%}\n                {{- key -}}\n            {%- endif -%}\n            :{{- format_argument(value, escape_keys=escape_keys) -}}\n        {%- endfor -%}\n        {{- '}' -}}\n    {%- elif argument is sequence -%}\n        {{- '[' -}}\n        {%- for item in argument -%}\n            {{- format_argument(item, escape_keys=escape_keys) -}}\n            {%- if not loop.last %},{% endif -%}\n        {%- endfor -%}\n        {{- ']' -}}\n    {%- else -%}\n        {{- argument -}}\n    {%- endif -%}\n{%- endmacro -%}\n{%- macro strip_thinking(text) -%}\n    {%- set ns = namespace(result='') -%}\n    {%- for part in text.split('<channel|>') -%}\n        {%- if '<|channel>' in part -%}\n            {%- set ns.result = ns.result + part.split('<|channel>')[0] -%}\n        {%- else -%}\n            {%- set ns.result = ns.result + part -%}\n        {%- endif -%}\n    {%- endfor -%}\n    {{- ns.result | trim -}}\n{%- endmacro -%}\n\n{%- macro format_tool_response_block(tool_name, response) -%}\n    {{- '<|tool_response>' -}}\n    {%- if response is mapping -%}\n        {{- 'response:' + tool_name + '{' -}}\n        {%- for key, value in response | dictsort -%}\n            {{- key -}}:{{- format_argument(value, escape_keys=False) -}}\n            {%- if not loop.last %},{% endif -%}\n        {%- endfor -%}\n        {{- '}' -}}\n    {%- else -%}\n        {{- 'response:' + tool_name + '{value:' + format_argument(response, escape_keys=False) + '}' -}}\n    {%- endif -%}\n    {{- '<tool_response|>' -}}\n{%- endmacro -%}\n\n{#- ===== SETUP ===== -#}\n{%- set ns = namespace(prev_message_type=None, prev_non_tool_role=None) -%}\n{%- set loop_messages = messages -%}\n{%- set enable_thinking = enable_thinking | default(false) -%}\n{%- set preserve_thinking = preserve_thinking | default(false) -%}\n{{- bos_token -}}\n{#- Handle System/Tool Definitions Block -#}\n{%- if enable_thinking or tools or (messages and messages[0]['role'] in ['system', 'developer']) -%}\n    {{- '<|turn>system\\n' -}}\n    {#- Inject Thinking token at the very top of the FIRST system turn -#}\n    {%- if enable_thinking -%}\n        {{- '<|think|>\\n' -}}\n        {%- set ns.prev_message_type = 'think' -%}\n    {%- endif -%}\n    {%- if messages and messages[0]['role'] in ['system', 'developer'] -%}\n        {%- if messages[0]['content'] is string -%}\n            {{- messages[0]['content'] | trim -}}\n        {%- elif messages[0]['content'] is sequence -%}\n            {%- for item in messages[0]['content'] -%}\n                {{- item['text'] | trim + ' '-}}\n            {%- endfor -%}\n        {%- endif -%}\n        {%- set loop_messages = messages[1:] -%}\n    {%- endif -%}\n    {%- if tools -%}\n        {%- for tool in tools %}\n            {{- '<|tool>' -}}\n            {{- format_function_declaration(tool) | trim -}}\n            {{- '<tool|>' -}}\n        {%- endfor %}\n        {%- set ns.prev_message_type = 'tool' -%}\n    {%- endif -%}\n    {{- '<turn|>\\n' -}}\n{%- endif %}\n\n{#- Pre-scan: find last user message index for reasoning guard -#}\n{%- set ns_turn = namespace(last_user_idx=-1) -%}\n{%- for i in range(loop_messages | length) -%}\n    {%- if loop_messages[i]['role'] == 'user' -%}\n        {%- set ns_turn.last_user_idx = i -%}\n    {%- endif -%}\n{%- endfor -%}\n\n{#- Loop through messages -#}\n{%- for message in loop_messages -%}\n    {%- if message['role'] != 'tool' -%}\n    {%- set ns.prev_message_type = None -%}\n    {%- set role = 'model' if message['role'] == 'assistant' else message['role'] -%}\n    {#- Detect continuation using tracked state — O(1) instead of O(n) backward scan -#}\n    {%- set continue_same_model_turn = (role == 'model' and ns.prev_non_tool_role == 'assistant') -%}\n    {%- if not continue_same_model_turn -%}\n        {{- '<|turn>' + role + '\\n' }}\n    {%- endif -%}\n\n    {#- Render reasoning/reasoning_content as thinking channel -#}\n    {%- set thinking_text = message.get('reasoning') or message.get('reasoning_content') -%}\n    {%- set thinking_gate = (loop.index0 > ns_turn.last_user_idx) or (preserve_thinking and message.get('tool_calls')) -%}\n    {%- if thinking_text and thinking_gate -%}\n        {{- '<|channel>thought\\n' + thinking_text + '\\n<channel|>' -}}\n    {%- endif -%}\n\n            {%- if message.get('tool_calls') -%}\n                {%- for tool_call in message.get('tool_calls') -%}\n                    {%- set function = tool_call['function'] -%}\n                    {{- '<|tool_call>call:' + function['name'] + '{' -}}\n                    {%- if function['arguments'] is mapping -%}\n                        {%- set ns_args = namespace(found_first=false) -%}\n                        {%- for key, value in function['arguments'] | dictsort -%}\n                            {%- if ns_args.found_first %},{% endif -%}\n                            {%- set ns_args.found_first = true -%}\n                            {{- key -}}:{{- format_argument(value, escape_keys=False) -}}\n                        {%- endfor -%}\n                    {%- elif function['arguments'] is none -%}\n                    {%- elif function['arguments'] is string -%}\n                        {#- Pre-serialized args (e.g. an OpenAI JSON string). We cannot JSON-parse\n                            portably in-template, so render non-fatally instead of erroring. Strip an\n                            outer {...} so it composes with the DSL braces rather than double-wrapping.\n                            Prefer passing arguments as a mapping for exact Gemma DSL. -#}\n                        {%- set argstr = function['arguments'] | trim -%}\n                        {%- if argstr[:1] == '{' and argstr[-1:] == '}' -%}\n                            {{- argstr[1:-1] -}}\n                        {%- else -%}\n                            {{- function['arguments'] -}}\n                        {%- endif -%}\n                    {%- endif -%}\n                    {{- '}<tool_call|>' -}}\n                {%- endfor -%}\n                {%- set ns.prev_message_type = 'tool_call' -%}\n            {%- endif -%}\n\n            {%- set ns_tr_out = namespace(flag=false) -%}\n            {%- if message.get('tool_responses') -%}\n                {#- Legacy: tool_responses embedded on the assistant message (Google/Gemma native) -#}\n                {%- for tool_response in message.get('tool_responses') -%}\n                    {{- format_tool_response_block(tool_response['name'] | default('unknown', true), tool_response['response']) -}}\n                    {%- set ns_tr_out.flag = true -%}\n                    {%- set ns.prev_message_type = 'tool_response' -%}\n                {%- endfor -%}\n            {%- elif message.get('tool_calls') -%}\n                {#- OpenAI Chat Completions: forward-scan consecutive role:tool messages -#}\n                {%- set ns_tool_scan = namespace(stopped=false) -%}\n                {%- for k in range(loop.index0 + 1, loop_messages | length) -%}\n                    {%- if ns_tool_scan.stopped -%}\n                    {%- elif loop_messages[k]['role'] != 'tool' -%}\n                        {%- set ns_tool_scan.stopped = true -%}\n                    {%- else -%}\n                        {%- set follow = loop_messages[k] -%}\n                        {#- Resolve tool_call_id to function name -#}\n                        {%- set ns_tname = namespace(name=follow.get('name') or 'unknown') -%}\n                        {%- for tc in message.get('tool_calls') -%}\n                            {%- if tc.get('id') == follow.get('tool_call_id') -%}\n                                {%- set ns_tname.name = tc['function']['name'] -%}\n                            {%- endif -%}\n                        {%- endfor -%}\n                        {#- Handle content as string or content-parts array -#}\n                        {%- set tool_body = follow.get('content') -%}\n                        {%- if tool_body is string -%}\n                            {{- format_tool_response_block(ns_tname.name, tool_body) -}}\n                        {%- elif tool_body is sequence and tool_body is not string -%}\n                            {%- set ns_txt = namespace(s='') -%}\n                            {%- for part in tool_body -%}\n                                {%- if part.get('type') == 'text' -%}\n                                    {%- set ns_txt.s = ns_txt.s + (part.get('text') | default('')) -%}\n                                {%- endif -%}\n                            {%- endfor -%}\n                            {{- format_tool_response_block(ns_tname.name, ns_txt.s) -}}\n                            {%- for part in tool_body -%}\n                                {%- if part.get('type') in ['image', 'image_url'] -%}\n                                    {{- '<|image|>' -}}\n                                {%- elif part.get('type') in ['audio', 'input_audio'] -%}\n                                    {{- '<|audio|>' -}}\n                                {%- elif part.get('type') == 'video' -%}\n                                    {{- '<|video|>' -}}\n                                {%- endif -%}\n                            {%- endfor -%}\n                        {%- else -%}\n                            {{- format_tool_response_block(ns_tname.name, tool_body) -}}\n                        {%- endif -%}\n                        {%- set ns_tr_out.flag = true -%}\n                        {%- set ns.prev_message_type = 'tool_response' -%}\n                    {%- endif -%}\n                {%- endfor -%}\n            {%- endif -%}\n\n            {%- set captured_content -%}\n            {%- if message.get('content') is string -%}\n                {%- if role == 'model' -%}\n                    {{- strip_thinking(message['content']) -}}\n                {%- else -%}\n                    {{- message['content'] | trim -}}\n                {%- endif -%}\n            {%- elif message.get('content') is sequence -%}\n                {%- for item in message['content'] -%}\n                    {%- if item.get('type') == 'text' -%}\n                        {%- if role == 'model' -%}\n                            {{- strip_thinking(item['text']) -}}\n                        {%- else -%}\n                            {{- item['text'] | trim -}}\n                        {%- endif -%}\n                    {%- elif item.get('type') in ['image', 'image_url'] -%}\n                        {{- '<|image|>' -}}\n                    {%- elif item.get('type') in ['audio', 'input_audio'] -%}\n                        {{- '<|audio|>' -}}\n                    {%- elif item.get('type') == 'video' -%}\n                        {{- '<|video|>' -}}\n                    {%- endif -%}\n                {%- endfor -%}\n            {%- endif -%}\n            {%- endset -%}\n\n            {{- captured_content -}}\n            {%- set has_content = captured_content | trim | length > 0 -%}\n\n        {#- Forward-scan: find next non-tool message role for continuation detection -#}\n        {%- set next_nt = namespace(role=None, found=false) -%}\n        {%- for j in range(loop.index0 + 1, loop_messages | length) -%}\n            {%- if not next_nt.found -%}\n                {%- if loop_messages[j]['role'] != 'tool' -%}\n                    {%- set next_nt.role = loop_messages[j]['role'] -%}\n                    {%- set next_nt.found = true -%}\n                {%- endif -%}\n            {%- endif -%}\n        {%- endfor -%}\n\n        {%- set continues_into_next = (\n            role == 'model'\n            and next_nt.role == 'assistant'\n            and (not message.get('tool_calls') or ns_tr_out.flag)\n        ) -%}\n\n        {%- if ns.prev_message_type == 'tool_call' and not ns_tr_out.flag -%}\n            {{- '<|tool_response>' -}}\n        {%- elif continues_into_next -%}\n        {%- elif not (ns_tr_out.flag and not has_content and not next_nt.found) -%}\n            {{- '<turn|>\\n' -}}\n        {%- endif -%}\n\n    {#- Track previous non-tool role for next iteration (avoids O(n) backward scan) -#}\n    {%- set ns.prev_non_tool_role = message['role'] -%}\n    {%- endif -%}\n{%- endfor -%}\n\n{%- if add_generation_prompt -%}\n    {%- if ns.prev_message_type != 'tool_response' and ns.prev_message_type != 'tool_call' -%}\n        {{- '<|turn>model\\n' -}}\n    {%- elif ns.prev_message_type == 'tool_response' and enable_thinking -%}\n        {{- '<|channel>thought\\n' -}}\n    {%- endif -%}\n{%- endif -%}\n"
-}
+  "unk_token": "<unk>"
+}